策略建模

工业建模过程的本质是寻找最优的描述对象模型的过程。数据建模的关键在于选择特征、定义模型结构和应用算法。特征选择是确定模型输入变量的关键步骤；模型结构指定了优化范围内的模型集合；而算法则决定了优化目标和实施策略。在确定了模型结构后，选择适用的优化算法来调整相关参数非常重要。对于复杂的工业过程，仅依赖人类的领域知识可能难以找到最佳的变量和模型结构。因此，需要结合数据分析的实际结果进行调整和优化。模型融合的方法能有效地将领域知识和数据分析过程相结合，为工业建模提供更优的解决方案。

某商店计划制定一种商品7至12月的进货和售货策略。商店仓库最大容量为1500件，6月底已存货300件，希望年底库存不少于300件。每月初进行一次进货。根据下表，该商品每月的购进和销售价格分别为：7月购进28元/件，售出29元/件；8月购进26元/件，售出27元/件；9月购进25元/件，售出26元/件；10月购进27元/件，售出28元/件；11月购进24元/件，售出25元/件；12月购进23.5元/件，售出25元/件。每件商品的库存费用为每月0.5元。商店希望确定每月的进货和售货数量，以实现最大净收益。建立数学模型，并使用软件求解。

在激烈的市场竞争中，航空公司为争取更多的客源而开展的一个优质服务项目是预订票业务。公司承诺，预先订购机票的乘客如果未能按时前来登机，可以乘坐下一班机或退票，无需附加任何费用。 设飞机容量为C，若公司限制只预订N张机票，那么由于总会有一些订了机票的乘客不按时前来登机，致使飞机因不满员飞行而利润降低，甚至亏本。如果不限制订票数量，则当持票按时前来登机的乘客超过飞机容量时，将会有乘客不能乘坐他们预订的航班，航空公司需要采取不同方法来应对这些乘客。 为了极大化公司的经济利益，需要确定一个最佳的预订票数量。假设已知飞行费用、机票价格、飞机容量、每位被挤掉者的赔偿金等数据，以及由统计资料估计的每位乘客不按

本练习中，我们将探讨MATLAB代码在事件中的应用。练习9涵盖了自下而上和自上而下两种建模策略。在自下而上的方法中，我们重构了ueb09.fz软件包，涉及已建模的车辆类（如自行车、摩托车、汽车和卡车），以及制动系统组件（包括悬臂制动器、盘式制动器和鼓式制动器）的零件。我们分析了类的结构，并比较了它们的相似之处和不同之处。通过在UML中设计适当的类层次结构，确定了适合作为上层类或接口的组件，并实现了必要的组件模型调整，特别注意了构造函数的正确使用。自上而下的方法则针对ueb09.gf.Zeichenprogramm程序进行类层次结构建模，包括圆形、三角形和矩形的表示，并在X/Y坐标系中绘制。我们

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。

黑色封面的《常用建模方法与初等模型.zip》挺实用的，尤其是你要在 MATLAB 里整点建模的活儿。资料内容比较全，从系统建模、数据建模到控制系统、信号都讲得明明白白。Simulink 建模、机器学习回归、优化求解这些也都有，基本把 MATLAB 那一套用法带着走一遍。适合平时要搞点仿真或者控制策略设计的你，翻一翻会有不少灵感。

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